[論文レビュー] Techno-economic analysis of PV-battery systems in Switzerland

Xuejiao Han, Jared Garrison+1 more|arXiv (Cornell University)|Mar 30, 2021

Smart Grid Energy Management被引用数 10

ひとこと要約

本研究では、2020年から2050年までのスイスの2,200の顧客グループにおける太陽光発電・バッテリーシステムの実現可能性を評価するための技術的経済的最適化モデルを開発した。電気使用量、屋根面積、日射量、地域的位置の中央値データを用いて分析を行った。結果として、一部のグループでは今日の時点で太陽光発電のみよりも太陽光発電・バッテリー併用システムがより高い正規割引価値（NPV）をもたらすことが示された。投資回収期間は2035年までは変動を示すが、その後著しく短縮され、最適なシステム容量は時間経過とともに増加するが、2050年までに屋根面積の制約が顕在化する。

ABSTRACT

This paper presents a techno-economic optimization model to analyze the economic viability of a PV-battery system for different customer groups in Switzerland clustered based on their annual electricity consumption, rooftop size, annual irradiation and location. The simulations for a static investment model are carried out for years 2020-2050 and a comprehensive sensitivity analysis is conducted to investigate the impacts of individual parameters such as costs, load profiles, electricity prices and tariffs, etc. Results show that while combining PV with batteries already results in better net present values than PV alone for some customer groups today, the payback periods fluctuate between 2020 and 2035 due to the mixed effects of policy changes, costs and electricity price developments. The optimal PV and battery sizes increase over time and in 2050 the PV investment is mostly limited by the rooftop size. The economic viability of PV-battery system investments varies between different customer groups and the most attractive investment (i.e., that has the shortest payback period) is mostly accessible to customer groups with higher annual irradiation and electricity demand. In addition, investment decisions are highly sensitive to payback periods, future costs, electricity prices and tariff developments. Lastly, the grid impact of the PV-battery system deployments are investigated by analyzing the residual Swiss system load profiles. The dynamics of residual load profiles caused by the seasonal, daily and hourly patterns of the solar generation emphasizes the need for flexible resources with fast ramping capabilities.

研究の動機と目的

• スイスの多様な顧客グループにおける太陽光発電（PV）およびバッテリー（B）システムの経済的実現可能性を評価すること。
• 動的なコスト、価格、政策条件のもとで、2020年から2050年にかけての投資意思決定の変化を分析すること。
• 太陽光発電・バッテリーの導入が残余負荷プロファイルおよびシステムの柔軟性ニーズに与える影響を評価すること。
• 電気料金、料金体系、システムコストといった、投資魅力の主な駆動要因を特定すること。
• 将来の不確実性を伴う入力パラメータに対して、回収期間および正規割引価値（NPV）の感度を評価すること。

提案手法

• 静的投資最適化モデルを用い、2020年から2050年の各年を独立して処理し、各顧客グループの正規割引価値（NPV）を最大化する。
• 年間電気使用量、屋根面積、年間日射量、地域を基準に2,200のグループに顧客をクラスタリングし、各グループで中央値を用いる。
• 屋根面積の制約と投資コストを考慮した上で、歴史的および予測された電気料金を用いて、太陽光発電およびバッテリーの最適容量を最適化する。
• チューリッヒの2050年における包括的な感度分析を実施し、バッテリー費用、電気料金、負荷プロファイルなどのパラメータを変動させる。
• グリッドへの影響は、残余負荷プロファイルの分析を通じて評価され、太陽光発電の季節的・日次・時間的ダイナミクスが強調された。
• 将来の電気料金は、歴史的小売価格を乗数倍することでシミュレーションされたが、PVBの導入による価格圧下効果は完全に反映されていない。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 2020年から2050年にかけて、スイスの異なる顧客グループにおける太陽光発電・バッテリーの経済的実現可能性はどのように変化するか？
• RQ2 各顧客グループにおける最適な太陽光発電およびバッテリーの容量は何か？ また、時間経過とともにどのように変化するか？
• RQ3 電気料金、料金体系、将来のコストの変化が、回収期間および正規割引価値（NPV）に与える影響は何か？
• RQ4 PVBシステムの導入が残余負荷プロファイルおよびシステムの柔軟性ニーズに与える影響は何か？
• RQ5 どの顧客グループが最も短い回収期間を達成するか？ その投資魅力の主な駆動要因は何か？

主な発見

• 2050年までに、大多数の顧客グループにおいて太陽光発電・バッテリー併用システムは太陽光発電のみよりも高い正規割引価値（NPV）をもたらす。最も魅力的な投資は、高い日射量と高い電気需要を示すセグメントに集中している。
• 太陽光発電・バッテリーの回収期間は、2020年から2035年までは政策、コスト、価格変動の複合的影響により変動を示すが、その後著しく短縮される。
• 最適な太陽光発電およびバッテリー容量は時間経過とともに増加するが、2050年には屋根面積が太陽光発電容量の主な制約要因となる。
• 最も経済的に魅力的な投資（最短回収期間）は、主に年間日射量と電気需要が高い顧客グループに限定されている。
• 投資意思決定は、予想される回収期間、将来のバッテリーおよび太陽光発電コスト、電気料金の動向、および注入報酬料金の変更に極めて敏感である。
• 太陽光発電に起因する季節的・日次・時間的パターンが顕著に現れるため、残余負荷プロファイルは、柔軟性が高く、速やかに応答可能なグリッド資源の必要性を強調している。